Python网络学习-豆瓣Top250爬取

最新推荐文章于 2024-11-17 19:39:52 发布

原创最新推荐文章于 2024-11-17 19:39:52 发布 · 812 阅读

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该博客围绕爬虫展开，介绍了user-Agent获取、对request头进行封装等步骤。采用基础的split方式进行数据清洗，获取电影排名、名称、评分、评价人数等信息。最后展示了电影信息和图片的实验结果。

1.user-Agent获取

2.对request头进行封装

url = "https://movie.douban.com/top250?start="+str(i*25)
    user_agent = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"}#字典形式，也可以通过其它形式进行
    req = request.Request(url=url, headers=user_agent)
    html = request.urlopen(req)
    Douban_data_wash(html.read().decode())

3.数据清洗

通过基础的split方式进行切割，获取所需要的排名，电影名，评分，评价人数等信息。注意对split左右的获取。

4.源代码

import os
import random
import time
from urllib import request


def Douban_data_wash(text1):
    text1 = text1.split('<h1>豆瓣电影 Top 250</h1>')[1]#切去网页头
    for i in range(0, 25):
        text = text1.split('</li>')[i]#切片
        # <img width="100" alt="肖申克的救赎" src="https://img2.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p480747492.webp" class="">
        rank = text.split('<em class=\"\">')[1].split("</em>")[0]#获取排名
        title = text.split('</span>')[0].split('>')[-1].strip()#获取电影名
        pic_url = text.split('<img width=\"100\" ')[1].split("src=\"")[1].split("\" class=\"")[0]#获取图片url
        request.urlretrieve(pic_url, filename="./豆瓣数据/"+title + ".jpg")#下载图片
        rate = text.split('v:average\">')[1].split('</span>')[0]#评分
        number = text.split('star')[1].split('<span>')[1].split('</span>')[0]#评分人数
        try:
            quote = text.split('inq')[1].split('>')[1].split('<')[0]#部分电影无推荐理由，抓取可能出现的异常indexoutofrange
        except:
            print(rank + "该处评价为空")
            quote = " "#设置推荐理由为空
        file = open("./豆瓣数据/豆瓣数据.txt","a")#追加方式写文件
        file.write("排名:"+rank+",《"+title+"》,豆瓣评分"+rate+",评价人数:"+number+"。推荐理由:"+quote+"\n")#以追加方式写入文件
        file.close()
        print("排名{}，《{}》，豆瓣评分{}，{}。推荐理由：{}".format(rank, title, rate, number, quote))

def DouBanSpide(i):
    url = "https://movie.douban.com/top250?start="+str(i*25)
    user_agent = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"}#头部
    req = request.Request(url=url, headers=user_agent)#为request加头部
    html = request.urlopen(req)#
    Douban_data_wash(html.read().decode())#数据清洗
if __name__ == '__main__':
    #os.mkdir("./豆瓣数据")#创建文件夹用来保存数据，第一次运行，其它时间注释掉
    for i in range(0,10):
        DouBanSpide(i)
        time.sleep(random.randint(2,10))#随机休眠2-10秒，防检测